Python SciPy mstats.variation用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.mstats.variation 的用法。

用法:

scipy.stats.mstats.variation(a, axis=0, ddof=0)#

计算变异系数。

变异系数是标准差除以平均值。这个函数等价于：

np.std(x, axis=axis, ddof=ddof) / np.mean(x)

ddof 的默认值为 0，但变异系数的许多定义使用无偏样本方差的平方根作为样本标准差，对应于 ddof=1。

参数 ：：

a： array_like

输入数组。

axis： int 或无，可选

计算变异系数的轴。默认值为 0。如果没有，则计算整个数组 a。

ddof： 整数，可选

Delta 自由度。默认值为 0。

返回 ：：

variation： ndarray

沿请求轴计算的变化。

注意：

有关 variation 的更多详细信息，请参阅 scipy.stats.variation 。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats.mstats import variation
>>> a = np.array([2,8,4])
>>> variation(a)
0.5345224838248487
>>> b = np.array([2,8,3,4])
>>> c = np.ma.masked_array(b, mask=[0,0,1,0])
>>> variation(c)
0.5345224838248487

在上面的示例中，可以看出，这与 scipy.stats.variation 的工作方式相同，除了“stats.mstats.variation”忽略屏蔽数组元素。